先建表 CREATE TABLE `menu_employee` ( `Id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增主键,无实际意义', `employee_pid` int(5) DEFAULT NULL COMMENT '父节点序号,通常是部门的序号,可是已有例外,没有组的员工', `employee_id` int(5) DEFAULT NULL COMMENT '员工序号,对应的部门序号+员工序号', `employee_name` va

组合索引(concatenated index):由多个列构成的索引,如create index idx_emp on emp(col1, col2, col3, ……),则我们称idx_emp索引为组合索引. 在组合索引中有一个重要的概念:引导列(leading column),在上面的例子中,col1列为引导列.当我们进行查询时可以使用”where col1 = ? ”,也可以使用”where col1 = ? and col2 = ?”,这样的限制条件都会使用索引,但是”where col

index scan 索引扫描 full table scan是全表扫描 直接explain plan for 还有个set autotrace什么 索引一定能提高执行效率吗? 索引不能提高效率的情况有很多,但归结起来有两点:一是返回数据较多,一般而言查询返回数据小于总数据的5%时,索引的效率最好,反之则不好.二是对索引所在的列进行DML操作,就是增删改时,索引会失效,此时索引也无法提高执行效率 导出awr,找下bad sql

使用Oracle的instr函数与索引配合提高模糊查询的效率 一般来说,在Oracle数据库中,我们对tb表的name字段进行模糊查询会采用下面两种方式:1.select * from tb where name like '%XX%';2.select * from tb where instr(name,'XX')>0; 若是在name字段上没有加索引,两者效率差不多,基本没有区别. 为提高效率,我们在name字段上可以加上非唯一性索引:create index idx_tb_name on

问题: create table A (    id varchar(64) primary key,    ver int,    ... ) 我的表有几个很长的字段varchar(3000) 在id.ver上有联合索引 10000条数据   为什么select id from A order by id特别慢,而select id from A order by id,ver非常快 ? 解析: 1.两条sql都使用了索引覆盖. 2.myisam存储引擎,数据行和索引节点分开存放,所以不会存在

一.存储结构 在SQL Server中,有许多不同的可用排列规则选项. 二进制:按字符的数字表示形式排序(ASCII码中,用数字32表示空格,用68表示字母"D").因为所有内容都表示为数字,所以处理起来速度最快,遗憾的是,它并不总是如人们所想象,在WHERE子句中进行比较时,使用该选项会造成严重的混乱. 字典顺序:这种排序方式与在字典中看到的排序方式一样,但是少有不同,可以设置大量不同的额外选项来决定是否区分大小写.音调和字符集. 1.平衡树(B-树) 平衡树或B-树仅是提供了一种以

一 索引未命中 并不是说我们创建了索引就一定会加快查询速度,若想利用索引达到预想的提高查询速度的效果,我们在添加索引时,必须遵循以下问题 1 范围问题,或者说条件不明确,条件中出现这些符号或关键字:>.>=.<.<=.!= .between...and....like. 大于号.小于号 不等于!= between ...and... like   2 尽量选择区分度高的列作为索引,区分度的公式是count(distinct col)/count(*),表示字段不重复的比例,比例越大

关于MySQL索引的好处,如果正确合理设计并且使用索引的MySQL是一辆兰博基尼的话,那么没有设计和使用索引的MySQL就是一个人力三轮车.对于没有索引的表,单表查询可能几十万数据就是瓶颈,而通常大型网站单日就可能会产生几十万甚至几百万的数据,没有索引查询会变的非常缓慢.还是以WordPress来说,其多个数据表都会对经常被查询的字段添加索引,比如wp_comments表中针对5个字段设计了BTREE索引. 一个简单的对比测试 以我去年测试的数据作为一个简单示例,20多条数据源随机生成200万条

MySQL使用了B+Tree作为底层数据结构,能够实现快速高效的数据查询功能.工作中可怕的是没有建立索引,比这更可怕的是建好了索引又没有使用到.本文将围绕着如何优雅的使用索引,图文并茂地和大家一起探讨索引的正确打开姿势,不谈底层原理,只求工作实战. 1. 索引的特点 page之间是双链表形式,而每个page内部的数据则是单链表形式存在.当进行数据查询时,会限定位到具体的page,然后在page中通过二分查找具体的记录. 并且索引的顺序不同,数据的存储顺序则也不同.所以在开发过程中,一定要注意索引

以下的文章主要介绍的是MySQL索引的缺点以及MySQL索引在实际操作中有哪些事项是值得我们大家注意的,我们大家可能不知道过多的对索引进行使用将会造成滥用.因此MySQL索引也会有它的缺点: 虽然索引大大提高了查询速度,同时却会降低更新表的速度,如对表进行INSERT.UPDATE和DELETE.因为更新表时,MySQL不仅要保存数据,还要保存一下索引文件. 建立索引会占用磁盘空间的索引文件.一般情况这个问题不太严重,但如果你在一个大表上创建了多种组合索引,索引文件的会膨胀很快. 索引只是提高效

但是如果是同样的sql如果在之前能够使用到索引,那么现在使用不到索引,以下几种主要情况: 1. 随着表的增长,where条件出来的数据太多,大于15%,使得索引失效(会导致CBO计算走索引花费大于走全表) 2. 统计信息失效      需要重新搜集统计信息 3. 索引本身失效      需要重建索引 下面是一些不会使用到索引的原因 索引失效 1) 没有查询条件,或者查询条件没有建立索引 2) 在查询条件上没有使用引导列 3) 查询的数量是大表的大部分,应该是30%以上. 4) 索引本身失效 5)

使用索引时,有以下一些技巧和注意事项: (1)越小的数据类型通常更好:越小的数据类型通常在磁盘.内存和CPU缓存中都需要更少的空间,处理起来更快.(2)简单的数据类型更好:整型数据比起字符,处理开销更小,因为字符串的比较更复杂.在MySQL中,应该用内置的日期和时间数据类型,而不是用字符串来存储时间:以及用整型数据类型存储IP地址.(3)尽量避免NULL:应该指定列为NOT NULL,除非你想存储NULL.在MySQL中,含有空值的列很难进行查询优化,因为它们使得索引.索引的统计信息以及比较运算

目前WEB的普及太快,在实际的开发中,一旦遇到大数据量的时候就需要做到优化,让查询的更快,才能给客户更好的体验,也能够在程序上避免timeout. 部分转载自:https://www.cnblogs.com/whgk/p/6179612.html 于是乎这里就引入索引的概念 注意:索引是在存储引擎中实现的,也就是说不同的存储引擎,会使用不同的索引 MyISAM和InnoDB存储引擎:只支持BTREE索引, 也就是说默认使用BTREE,不能够更换 MEMORY/HEAP存储引擎:支持HASH和BT

索引的三星原则 1.索引将相关的记录放到一起,则获得一星 2.如果索引中的数据顺序和查找中的排列顺序一致则获得二星 3.如果索引中的列包含了查询中的需要的全部列则获得三星 多列索引 1.1.多个单列索引 很多人对多列索引的理解都不够.一个常见的错误就是,为每个列建立独立的索引,或者按照错误的顺序创建多列索引. 我们会在稍后的章节中单独讨论索引列的顺序问题.先来看第一个问题,为每个列创建独立的索引,从SHOW CREATE TABLE 中很容易看到这种情况: CREATE TABLE t( c1

高效使用索引的首要条件是知道什么样的查询会使用到索引,这个问题和B+Tree中的“最左前缀原理”有关,下面通过例子说明最左前缀原理. 一.最左前缀索引 这里先说一下联合索引的概念.MySQL中的索引可以以一定顺序引用多个列,这种索引叫做复合(联合)索引,一般的,一个联合索引是一个有序元组<a1, a2, …, an>,其中各个元素均为数据表的一列,实际上要严格定义索引需要用到关系代数,但是这里我不想讨论太多关系代数的话题,因为那样会显得很枯燥,所以这里就不再做严格定义.另外,单列索引可以看成联

没有索引时mysql是如何查询到数据的 索引对查询的速度有着至关重要的影响,理解索引也是进行数据库性能调优的起点.考虑如下情况,假设数据库中一个表有10^6条记录,DBMS的页面大小为4K,并存储100条记录.如果没有索引,查询将对整个表进行扫描,最坏的情况下,如果所有数据页都不在内存,需要读取10^4个页面,如果这10^4个页面在磁盘上随机分布,需要进行10^4次I/O,假设磁盘每次I/O时间为10ms(忽略数据传输时间),则总共需要100s(但实际上要好很多很多).如果对之建立B-Tree索

概念 如果索引包含所有满足查询需要的数据的索引成为覆盖索引(Covering Index),也就是平时所说的不需要回表操作 判断标准 使用explain,可以通过输出的extra列来判断,对于一个索引覆盖查询,显示为using index,MySQL查询优化器在执行查询前会决定是否有索引覆盖查询   注意 1.覆盖索引也并不适用于任意的索引类型,索引必须存储列的值 2.Hash 和full-text索引不存储值,因此MySQL只能使用B-TREE 3.并且不同的存储引擎实现覆盖索引都是不同的 4

前一篇简单介绍了索引,并给出了基本的索引使用,这一次,我们进一步说一下MongoDB中的索引,包括如何查看查询是否走索引,如何管理索引和地理空间索引等. [使用explain和hint] 前面讲高级查询选项时,提到过"$explain" 和 ”$hint“可以作为包装查询的选项关键字使用,其实这两个本身就可以作为操作游标的函数调用!游标调用explain函数会返回一个文档,用于描述当 前查询的一些细节信息.这也不同于我们前面介绍的游标函数,前面提到的游标处理函数都是返回游标,可组成方法

说到索引,很多人都知道“索引是一个排序的列表,在这个列表中存储着索引的值和包含这个值的数据所在行的物理地址,在数据十分庞大的时候,索引可以大大加快查询的速度,这是因为使用索引后可以不用扫描全表来定位某行的数据,而是先通过索引表找到该行数据对应的物理地址然后访问相应的数据.” 但是索引是怎么实现的呢?因为索引并不是关系模型的组成部分,因此不同的DBMS有不同的实现,我们针对MySQL数据库的实现进行说明.本文内容涉及MySQL中索引的语法.索引的优缺点.索引的分类.索引的实现原理.索引的使用策略.

一.什么是索引? 索引就好比字典的目录一样 我们通常都会先去目录查找关键偏旁或者字母再去查找 要比直接翻查字典查询要快很多 二.为什么要有索引? 然而我们在使用mysql数据库的时候也像字典一样有索引的情况下去查询,肯定速度要快很多 2.1问题: 1.mysql数据存储在什么地方? 磁盘 2.查询数据慢,一般卡在哪? IO 3.去磁盘读取数据,是用多少读取多少吗? 磁盘预读 局部性原理:数据和程序都有聚集成群的倾向,同时之前被访问过的数据很可能再次被查询,空间局部性,时间局部性 磁盘预读:内存和